package com.kiell.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.kiell.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.kiell.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RReadWriteLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.kiell.common.utils.PageUtils;
import com.kiell.common.utils.Query;

import com.kiell.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.kiell.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.kiell.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryDao categoryDao;

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree(Map<String, Object> params) {
        //1.查出所有分类
        List<CategoryEntity> categoryEntities = categoryDao.selectList(null);
        //2.组装父子关系
        //2.1找出所有一级分类
        List<CategoryEntity> leve1Menus = categoryEntities.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == 0;
        }).map(menu ->{
            menu.setChildren(getChildrens(menu,categoryEntities));
            return menu;
        }).sorted((menu1,menu2)->{
            return (menu1.getSort() == null?0: menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null?0: menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return leve1Menus;
    }

    /**
     * 批量删除菜单
     *
     * @param list
     * @return
     */
    @Override
    public int removeMenuByIds(List<Long> list) {
        //TODO 检查当前删除的菜单是否被其他地方引用
        return baseMapper.deleteBatchIds(list);
    }

    /**
     * 找到id完整路径
     * [父/子/孙]
     * @param catelogId
     * @return
     */
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> path = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, path);
        Collections.reverse(parentPath);
        //[2,22,222]
        return path.toArray(new Long[parentPath.size()]);

    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @CacheEvict:失效模式
     * @CachePut:双写模式，需要有返回值
     * 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
     * @param category
     */
//        @CacheEvict(value = {"category"},key ="'getLevel1Categorys'")//删除指定key值的缓存
//     @Caching(evict = {
//             @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
//             @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatelogJson'")
//     })
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)       //删除某个分区下的所有数据
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCascade(category.getCatId(),category.getName());

    }

    /**
     * @return
        1、每一个需要缓存的数据我们都需要指定放到那个名字的缓存【缓存分区的划分【按照业务类型划分】】
     * 2、@Cacheable({"category"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不调用
     *      如果缓存中没有，调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     *      * 3、默认行为:
     *      1、如果缓存中有，方法不用调用
     *      2、key默自动生成，缓存的名字:SimpleKey[](自动生成的key值)
     *      3、缓存中value的值，默认使用jdk序列化，将序列化后的数据存到redis
     *      3、默认的过期时间，-1
     *     自定义操作
     *     1、指定缓存使用的key     key属性指定，接收一个SpEl
     *     2、指定缓存数据的存活时间  配置文件中修改ttl
     *     3、将数据保存为json格式
            4、开启SpringCache：@EnableCaching

     *       5、原理
     *       CacheAutoConfiguration ->RedisCacheConfiguration ->
     *       自动配置了 RedisCacheManager ->初始化所有的缓存 -> 每个缓存决定使用什么配置
     *       ->如果redisCacheConfiguration有就用已有的，没有就用默认的
     *       ->想改缓存的配置，只需要把容器中放一个 RedisCacheConfiguration 即可
     *       ->就会应用到当前 RedisCacheManager管理所有缓存分区中
     */
    /**
     * 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
     * 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
     * 默认行为
     *      如果缓存中有，方法不再调用
     *      key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
     *      缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
     *      默认时间是 -1：
     *
     *   自定义操作：key的生成
     *      指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
     *      指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
     *      将数据保存为json格式
     *
     *
     * 4、Spring-Cache的不足之处：
     *  1）、读模式
     *      缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
     *      缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
     *      缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
     *  2)、写模式：（缓存与数据库一致）
     *      1）、读写加锁。
     *      2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
     *      3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     *
     *  总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
     *      特殊数据：特殊设计
     *
     *  原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("调用了 getLevel1Categorys  查询了数据库........【一级分类】");
        long l = System.currentTimeMillis();
        // parent_cid为0则是一级目录
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid",0));
        System.out.println("耗费时间：" + (System.currentTimeMillis() - l)+"ms");

        return categoryEntities;
    }


    /**
     * 使用SpringCache管理实现
     * @return
     */
    @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson() {
        System.out.println("查询了数据库");


        //将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> allCategorys = this.baseMapper.selectList(null);

        //1.查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParentCid(allCategorys,0l);
        //2封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntitiesBy2 = getParentCid(allCategorys,v.getCatId());
            //2.封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;

            if (categoryEntitiesBy2 != null) {
                catelog2Vos = categoryEntitiesBy2.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(
                            v.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(),l2.getName().toString()
                    );
                    //找出当前二级分类的三级分类分装成vo
                    List<CategoryEntity> categoryEntitiesBy3 = getParentCid(allCategorys,l2.getCatId());
                    List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> catelog3Vos = null;
                    if (categoryEntitiesBy3!=null){
                        catelog3Vos = categoryEntitiesBy3.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(),l3.getName());
                            return catelog3Vo;

                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3Vos);
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));

        return parentCid;
    }

    //TODO 产生堆外内存溢出OutOfDirectMemoryError:
    //1)、springboot2.0以后默认使用lettuce操作redis的客户端，它使用通信
    //2)、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出   可设置：-Dio.netty.maxDirectMemory
    //解决方案：不能直接使用-Dio.netty.maxDirectMemory去调大堆外内存
    //1)、升级lettuce客户端。      2）、切换使用jedis
    /**
     * 加入redis缓存处理数据
     * @return
     */
//    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson2() {
        // ！！给缓存中放 json 字符串、拿出的是 json 字符串，还要逆转为能用的对象类型【序列化和反序列化】
        /**
         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透问题
         * 2、设置过期时间(加随机值)：解决缓存雪崩
         * 3、加锁：解决缓存击穿问题
         */

        // 1、加入缓存逻辑，缓存中放的数据是 json 字符串
        // JSON 跨语言，跨平台兼容
        String catelogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catelogJson");
        if (StringUtils.isEmpty(catelogJSON)) {
            // 2、缓存没有，从数据库中查询
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();
            // 3、查询到数据，将数据转成 JSON 后放入缓存中
            String s = JSON.toJSONString(catelogJsonFromDb);
            redisTemplate.opsForValue().set("catelogJson",s);
            return catelogJsonFromDb;
        }
        //转换为我们指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result =
                JSON.parseObject(catelogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {});
        return result;
    }


    /**
     * 缓存里的数据如何和数据库的数据保持一致？？
     * 缓存数据一致性
     * 1)、双写模式
     * 2)、失效模式
     * @return
     */

    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {

        //1、占分布式锁。去redis占坑
        //（锁的粒度，越细越快:具体缓存的是某个数据，11号商品） product-11-lock
        //RLock catalogJsonLock = redissonClient.getLock("catalogJson-lock");
        //创建读锁
        RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");

        //阻塞等待
        RLock rLock = readWriteLock.readLock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
        try {
            rLock.lock();
            //加锁成功...执行业务
            dataFromDb = getCatelogJsonFromDb();
        } finally {
            rLock.unlock();
        }

        return dataFromDb;

    }

    /**
     * 分布式锁
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithRedisLock() {

        //1、占分布式锁。去redis占坑      设置过期时间必须和加锁是同步的，保证原子性（避免死锁）
        //每个线程设置随机的UUID，也可以成为token
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        //setIfAbsent()如果返回true代表此线程拿到锁；
        // 如果返回false代表没拿到锁，就sleep一会递归重试，一直到某一层获取到锁并层层返回redis或数据库结果。
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);

        if (lock){
            // 加锁成功....执行业务【内部会判断一次redis是否有值】
            System.out.println("获取分布式锁成功...->"+uuid);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB = null;
            try {
                dataFromDB = getCatelogJsonFromDb();
            } finally {
                // 2、查询UUID是否是自己，是自己的lock就删除
                // 查询+删除 必须是原子操作：lua脚本解锁
                String luaScript = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1]\n" +
                        "then\n" +
                        "    return redis.call('del',KEYS[1])\n" +
                        "else\n" +
                        "    return 0\n" +
                        "end";
                // 删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(
                        new DefaultRedisScript<Long>(luaScript, Long.class),
                        Arrays.asList("lock"), uuid);    //把key和value传给lua脚本
            }
            return dataFromDB;
        }else {
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试...->"+uuid);
            //加锁失败...重试机制
            //休眠一百毫秒
            try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); }
            catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return getCatelogJsonFromDbWithRedisLock();     //自旋的方式
        }
        //TODO 存在锁续期问题？暂时将锁的过期时间设置为300秒，因为不会有这么长时间的业务处理。
    }

    /**
     * 从数据库查询并封装数据::本地锁
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithLocalLock() {

        // //如果缓存中有就用缓存的
//         Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJson = (Map<String, List<Catelog2Vo>>) cache.get("catelogJson");
//         if (cache.get("catelogJson") == null) {
//             //调用业务
//             //返回数据又放入缓存
//         }

        //只要是同一把锁，就能锁住这个锁的所有线程
        //1、synchronized (this)：SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的。
        //TODO 本地锁：synchronized，JUC（Lock),在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {

            //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            return getCatelogJsonFromDb();
        }

    }

    /** 直接查询数据库处理数据返回
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDb() {

        //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
        String catelogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catelogJson");
        if (!StringUtils.isEmpty(catelogJson)) {
            //缓存不为空直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catelogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });

            return result;
        }

        System.out.println("查询了数据库");

        //将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> allCategorys = this.baseMapper.selectList(null);

        //1.查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParentCid(allCategorys,0l);
        //2封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntitiesBy2 = getParentCid(allCategorys,v.getCatId());
            //2.封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;

            if (categoryEntitiesBy2 != null) {
                catelog2Vos = categoryEntitiesBy2.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(
                            v.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(),l2.getName().toString()
                    );
                    //找出当前二级分类的三级分类分装成vo
                    List<CategoryEntity> categoryEntitiesBy3 = getParentCid(allCategorys,l2.getCatId());
                    List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> catelog3Vos = null;
                    if (categoryEntitiesBy3!=null){
                        catelog3Vos = categoryEntitiesBy3.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(),l3.getName());
                            return catelog3Vo;

                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3Vos);
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        //3、将查到的数据放入缓存,将对象转为json
        String valueJson = JSON.toJSONString(parent_cid);
        redisTemplate.opsForValue().set("catelogJson", valueJson, 1, TimeUnit.DAYS);


        return  parent_cid;
    }



    /**
     * 根据父节点id在所有节点中筛选出其子节点
     * @param selectList
     * @param parentCid
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> getParentCid(List<CategoryEntity> selectList,Long parentCid) {
        List<CategoryEntity> categoryEntities =
                selectList.stream().filter
                        (item -> item.getParentCid().equals(parentCid)).collect(Collectors.toList());
        return categoryEntities;
    }

    //225,25,2
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId,List<Long> path){
        //1.收集当前节id
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        path.add(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0){
            findParentPath(byId.getParentCid(),path);
        }
        return path;
    }
    /**
     * 递归查找所有菜单的子菜单
     * @param root
     * @param all
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root,List<CategoryEntity> all){
        List<CategoryEntity> children = all.stream()
                //找到子菜单
                .filter(category -> category.getParentCid().equals(root.getCatId()))
                .map(category -> {
                    category.setChildren(getChildrens(category, all));
                    return category;
        //排序
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null?0: menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null?0: menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}